S1-Omni：首个统一多模态科学推理模型问世，多项任务超越GPT-5.5

科学AI领域迎来重要突破。近日，研究团队在arXiv发布论文，正式推出S1-Omni——首个面向科学领域的统一多模态推理模型。该模型旨在解决当前科学AI模型能力碎片化的问题，能够同时处理文本、晶体结构文件、分子式、蛋白质序列、光谱数据及科学图像等多种科学数据。

S1-Omni采用三层次架构设计：首先通过统一表示层将各类科学对象映射到共享空间；其次在训练中融入科学定律和专家知识，使模型具备基于科学证据的推理能力；最后通过任务特定解码层支持广泛应用，包括属性预测、光谱到分子生成、蛋白质位点与结构预测、科学图像生成与编辑等。

该模型在覆盖200个科学任务、包含数百万推理样本的S1-Omni-Corpus上进行训练，并在60多个科学基准测试中接受评估。结果显示，S1-Omni在多数任务上超越了GPT-5.5和Gemini-3.1-Pro，在部分基准测试中甚至达到或超过了专业领域模型的性能。研究团队表示，这一成果为实现统一的科学建模提供了可行路径，有望推动AI for Science向更集成化、系统化的方向发展。